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在研究传统Harris角点检测算法的基础上,结合小波变换的多分辨率特性,提出一种基于小波变换边缘检测与Harris角点检测的多尺度图像配准算法。该算法保持了Harris角点检测算法在图像旋转、缩放或灰度变化时角点提取效果依然良好的优点,改进了其对噪声敏感且不具有尺度不变性的缺点,在不同尺度上有较高稳定性与匹配精准度,抗噪性较强。 相似文献
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传统Harris角点检测算法对噪声敏感,图像分辨率不同,角点容易产生漂移。,结合小波变换的多尺度特性,提出一种基于小波变换的角点检测算法.该算法在图像缩放、旋转或灰度变化时保持了Harris角点检测算法检测角点效果良好的优点．改进了其不具有尺度不变性的缺点,并具有较强的抗噪性与实时性, 相似文献
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叶增炉 《淮南师范学院学报》2011,13(5):25-26
Harris角点检测算法是一种非常有效的图像角点提取算法,提取的角点稳定可靠、均匀而且合理。用C#语言实现了Harris角点检测算法实现程序,并结合图例分析了该算法各种参数的设置。 相似文献
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为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。 相似文献
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为改进随机采样一致性算法模型参数估计可能不是最优导致图像特征点配准率不高的问题,缩短特征点提取时间,提出一种结合Delaunay三角网格约束的自适应多尺度图像重叠域配准方法。采用自适应通用加速分割检测算法,快速检测出均匀稳定的特征点,并且用二进制特征描述子解决尺度不变性和旋转不变性问题。因传统随机采样一致性算法阈值选取和迭代次数的局限性,会掺杂部分难筛的误配点,在此前提下借助Delaunay算法剖分粗匹配点集,遍历计算网格间对应三角形相似度并储存在相似性度量矩阵中。依据Delaunay三角网特性,剔除相似度差异大的三角形,重构网格保存余下的匹配点集。实验结果表明,该方法特征点提取速率比FAST快15%~20%,特征点正确配准率比随机采样一致性算法提高约4.9%,不仅可自适应多尺度快速提取特征点,而且在保证特征点正确配准率基础上尽量多地保留有效特征点数量。 相似文献
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一种基于Harris角点特征精确匹配的图像拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于Harris角点特征的精确匹配方法。该方法首先提取参考图像及待拼接图像中各自的Harris角点点集,并计算出这2个点集间每对点的圆形邻域图像的相关系数;再通过提取各个角点邻域的Hu矩特征,获得了该特征下每对点的相似程度。将不同特征下的相似度进行归一化并融合,构造出2个点集间,每对点的相似度表。在此表的基础上,优化匹配结果,使得匹配点对的总体相似程度高,从而得到精确匹配。由于Hu矩特征具有旋转及尺度不变性,因此提取出的角点特征能够较好地抵抗常见的图像变换。最后,实现了一套包括图像预处理、图像对齐与匹配等诸多模块的图像拼接系统。通过实际操作表明,该方法的图像拼接效率较高,有较好的鲁棒性。 相似文献
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针对PCB板缺陷检测中用传统SURF算法进行图像匹配精度不高的问题,提出一种生产工序中运动平台机械误差先验信息与SURF特征提取相结合的MSURF配准算法。通过提取计算SURF特征点,求出对应特征点对的距离;在PCB运动平台机械误差分析的基础上,依据先验阈值边界条件筛除异常匹配特征点对;求出两幅图像满足最小二乘拟合准则的映射关系,并将其用于图像配准。在机械运动误差0.05~0.10 mm范围内对42 mm×42 mm的PCB图像配准实验,结果表明:提出的图像配准方法速度快、精度高,适用于产线PCB缺陷检测。 相似文献
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处理无人机影像数据时,Harris角点检测算法具有较强的鲁棒性和稳定性。使用Harris角点检测算法时,影像边界处由于影像畸变影响,生成的特征点存在角点聚簇和伪角点的概率非常大,在处理该类问题时,通常是删除影像边界生成的角点。针对影像边缘特征点删除量的合理性进行了实验：先对影像生成特征点面积进行限制,用Harris算法提取特征点。然后用非极大抑制算法选取特征点,去除伪角点和聚簇的角点,生成最佳缝合线进行影像匹配融合。最后对比影像生成特征点面积和最后影像匹配效果,论证影像边缘删除Harris角点的合理量。实验结果表明,相对于传统的直接删除边界Harris角点方法,该方法更可靠更精确。 相似文献